Python 具有可变值的Pyomo模型LP文件

我已经构建了一个pyomo模型，并通过以下方式编写了该模型的lp文件：

# write LP file
filename = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'model.lp')
model.write(filename, io_options={'symbolic_solver_labels': True})

我正在文件夹中获取

model.lp

文件。它看起来如下所示：

\* Source Pyomo model name=urbs *\

min 
obj:
+1 costs(Environmental)
+1 costs(Fixed)
+1 costs(Fuel)
+1 costs(Invest)
+1 costs(Variable)

s.t.

c_e_res_vertex(1_Mid_Biomass_Stock)_:
+1 e_co_stock(1_Mid_Biomass_Stock)
-1 e_pro_in(1_Mid_Biomass_plant_Biomass)
= 0

c_e_res_vertex(1_Mid_Coal_Stock)_:
+1 e_co_stock(1_Mid_Coal_Stock)
-1 e_pro_in(1_Mid_Coal_plant_Coal)
= 0

我的问题是，我还想保存模型的变量值

有没有办法强制解算器将模型变量的值写入lp文件

---

或者是以不同的方式做同一件事的东西？

我想到了两种方式

好旧的搜索和替换 使用LP文件，执行搜索和替换。例如，索引为

2

和

'productA'

（在Pyomo中：

model.x[2，'productA']

）的变量

x

作为

x（2_productA）

写入LP文件。知道这一点后，对于每个变量及其索引，以LP格式生成它们的名称，并在LP文件中搜索所有出现的变量，以将它们替换为它们的值

如果

lpFileContent

是LP文件中包含的字符串，则如下所示：

for v in model.component_objects(Var, active=True):
    varName = str(v)
    varObject = getattr(model, varName)
    for index in varObject:
        indexStr = str(index)
        # Convert your index string:
        indexStr.replace(",","_")
        indexStr.replace(" ","_")
        indexStr.replace("'","") # Add more as you need.  
        #Replace by value:
        lpFileContent.replace(varName + "(" + indexStr + ")", varObject[index].value)
with open("output.txt", "w") as outputFile
    outputFile.write(lpFileContent)

使用表达式 定义约束时，可以这样做（从Pyomo文档）：

model.A=范围集（1,10）
model.a=Param（model.a，in=positiveerals）
model.ToBuy=Var（model.A）
def bud_规则（型号i）：
return model.a[i]*model.ToBuy[i]向LP文件添加值将使其不再是LP文件，解算器无法使用它。好吧，我们将其称为notLP文件，但称为其他文件。我只是想知道这样的事情可能吗？嗯，也许这不是你想要的答案对不起，但是要做到这一点还有很多很长的路要走。你能提供一个你想要获得的输出的例子吗？您希望它写得清楚（易于阅读），还是必须严格遵循LP文件格式（但使用变量值而不是变量名）？@V.Brunelle“您希望它写得清楚吗”，因为您可以始终做到
variable\u name.pprint（）
，最好是“但使用变量值而不是变量名”请看这里。它可能会工作，我不确定代码是否工作。然而，既然你花了时间在这上面，我就接受这个回答：）泰！谢谢你让我知道这个答案是否需要改进，如果你有时间在你的代码中添加这个的话。
model.A = RangeSet(1,10)
model.a = Param(model.A, within=PositiveReals)
model.ToBuy = Var(model.A)
def bud_rule(model, i):
    return model.a[i]*model.ToBuy[i] <= i
aBudget = Constraint(model.A, rule=bud_rule)

model.A = RangeSet(1,10)
model.a = Param(model.A, within=PositiveReals)
model.ToBuy = Var(model.A)
def bud_rule(model, i):
    print(str(model.a[i]*model.ToBuy[i]) + " <= " + str(i))
    return model.a[i]*model.ToBuy[i] <= i
aBudget = Constraint(model.A, rule=bud_rule)

1 * model.ToBuy[1] <= 1
2 * model.ToBuy[2] <= 2
3 * model.ToBuy[3] <= 3
4 * model.ToBuy[4] <= 4
... #It goes on
10 * model.ToBuy[10] <= 10